Música con IA: Cómo la Inteligencia Artificial está Cambiando la Composición Musical

La inteligencia artificial está logrando avances significativos en el ámbito de la música, un dominio que antes se consideraba exclusivamente humano. Las redes neuronales ahora son capaces de componer melodías, y sus habilidades mejoran a diario. Existen numerosos ejemplos de música generada por IA, incluido el álbum 'Hello World', creado íntegramente por IA en colaboración con músicos humanos. La cantante Taryn Southern se asoció con el algoritmo de IA Amper para grabar la canción 'Break Free', y el proyecto Flow Machines, en colaboración con el compositor Benoît Carré, creó 'Daddy's Car', una canción estilísticamente similar a The Beatles. La IA incluso se ha aventurado en la música clásica, con la red AIVA completando la obra inacabada de Antonín Dvořák 'From the Future World' y Flow Machines imitando a Bach. Una red neuronal de Yandex, junto con el compositor Kuzma Bodrov, compuso una pieza interpretada por la Orquesta Sinfónica de Nueva Rusia bajo la dirección de Yuri Bashmet. Esta introducción explora la creciente influencia de la IA en la música y prepara el escenario para una inmersión más profunda en sus capacidades e implicaciones.

El proceso de composición musical con IA refleja cómo la IA crea otras formas de arte. Primero, la red neuronal aprende al ser alimentada con grandes cantidades de datos musicales. Cuantos más datos recibe, mejor se vuelve. Basándose en este aprendizaje, la IA intenta recrear armonías similares a las que ha escuchado. Si bien los resultados no siempre pueden ser dignos de un Grammy, la IA a menudo puede generar combinaciones de sonidos agradables. Estos casos exitosos a menudo se destacan en los informes de noticias. Según Alexander Krainov, jefe del Laboratorio de Inteligencia de Máquinas en Yandex, generar una pieza en formato MIDI es relativamente sencillo. El algoritmo escribe numerosas piezas musicales en un formato digital comprimido, memoriza patrones comunes y registra las características únicas de la composición en una forma compacta. Luego utiliza su conocimiento de las armonías para reconstruir la pieza. Si bien la mayoría de las melodías producidas pueden sonar a cacofonía, un pequeño porcentaje puede ser bastante aceptable y utilizarse como base para un mayor desarrollo por parte de músicos humanos.

Stanislav Butovsky, compositor, letrista y productor de sonido, explica que cada género musical tiene un conjunto característico de instrumentos, técnicas de arreglo, características melódicas, ritmos y secuencias armónicas. Estos elementos pueden representarse matemáticamente como un conjunto de parámetros que, al especificarse, pueden generar una pieza en el género deseado. Butovsky enfatiza la estrecha relación entre la música y las matemáticas, afirmando que la forma y las características estilísticas de una pieza musical se pueden describir y representar claramente como un algoritmo. Por ejemplo, si una máquina procesa datos de la música de Steve Reich, Terry Riley, Vladimir Martynov y Philip Glass, puede generar una pieza que consiste en patrones repetitivos con ligeras variaciones, característicos de la música minimalista. De manera similar, si a la máquina se le proporciona todo el catálogo de una banda como Любэ, puede producir canciones con un conjunto similar de temas e instrumentación. La máquina es indiferente al tipo de datos que procesa, ya que no tiene preferencias personales.

El objetivo final es crear una IA que pueda generar piezas musicales completas indistinguibles de las escritas por humanos. Actualmente, la IA puede generar segmentos cortos de música que suenan auténticos, pero lograr la coherencia en una pieza completa sigue siendo un desafío. Alexander Krainov cree que este es un problema abierto con un camino claro hacia la resolución, y anticipa un progreso significativo en el próximo año. Se debate la cuestión de si alguien sin formación musical puede escribir música utilizando IA. Los programadores tienden a creer que el conocimiento musical no es esencial, mientras que los músicos argumentan que solo aquellos con educación musical pueden aprovechar al máximo la tecnología. Ivan Yamshchikov, un evangelista de IA en ABBYY, señala que cualquiera ya puede crear música, independientemente de su formación formal, y la IA simplemente agrega nuevos colores a la paleta musical. Sin embargo, Butovsky argumenta que si bien la IA puede hacer que la creación musical sea más accesible, la falta de conocimiento musical puede llevar a resultados mediocres. Sugiere que para que la música generada por IA sea verdaderamente exitosa, los usuarios necesitan una buena comprensión de los elementos musicales y cómo se combinan.

La cuestión de los derechos de autor y la propiedad en la música generada por IA es compleja. Alexander Krainov cree que no se infringen derechos al entrenar una red neuronal, comparándolo con un músico que escucha numerosas piezas musicales antes de componer las suyas propias. Sugiere que los derechos de la música generada por IA podrían pertenecer a la persona que selecciona y utiliza la música o a nadie, permitiendo que cualquiera la use libremente. Sin embargo, Danil Zhdanov argumenta que los derechos podrían pertenecer a los propietarios de la red neuronal, ya que los conceptos legales relacionados con activos intangibles como la música y el software se pueden aplicar a la música generada por IA.

La aplicación futura más probable de la música con IA es la generación de música de fondo para entornos donde la música no es el foco principal, como salones, restaurantes y gimnasios. También puede ayudar a los músicos a encontrar nuevas ideas y superar el bloqueo del escritor. Danil Zhdanov señala que algunos compositores están utilizando redes neuronales de forma experimental para generar material inicial para sus temas. Las herramientas de IA también se pueden utilizar para crear "constructores de música", lo que permite a los usuarios sin conocimientos musicales generar música con tempos, estilos y transiciones específicos. Empresas como Ampermusic ofrecen tales sistemas, aunque a menudo implican cierto grado de intervención humana. Alexey Kochetkov, fundador de Mubert Inc., cree que la música generativa tiene un potencial comercial significativo en áreas como la hostelería, los videojuegos y las aplicaciones que requieren música de fondo pero no priorizan su origen.

Los expertos del mercado generalmente coinciden en que la IA no reemplazará a los mejores compositores humanos. Alexander Krainov sugiere que la música generada por IA puede servir como punto de partida o base para la creatividad humana. Lo compara con proporcionar a un escritor un esquema básico de la trama para estimular su imaginación. Ivan Yamshchikov traza un paralelismo con la introducción de teclados MIDI y sintetizadores digitales, que no eliminaron la necesidad de pianos y sintetizadores analógicos. Enfatiza que la IA puede recrear o imitar con éxito estilos existentes, pero se trata más de aplicación creativa que de reemplazo. La IA puede ser otra herramienta en el arsenal del compositor, como se demostró en el festival Gamma en San Petersburgo.

Un desafío es que la música generada por IA a menudo no suena como si hubiera sido creada por un humano, aunque se espera que esto mejore a medida que se refinen los algoritmos. Alexey Kochetkov cree que el conservadurismo y los prejuicios públicos obstaculizan la adopción generalizada de la música con IA. Danil Zhdanov señala que los cerebros humanos no están acostumbrados a las estructuras y secuencias generadas por las redes neuronales. Incluso cuando las notas se tocan con muestras naturales, la IA carece de comprensión de la clasificación de género y los matices de la interpretación musical. Argumenta que la música generada por IA puede ser inemocional y no capaz de evocar estados de ánimo, sugiriendo que la IA necesita maestros para cultivar su gusto musical y, lo que es más importante, para infundir emociones.

Lera Resser enfatiza la importancia de integrar el elemento humano en el concepto de música generada por IA. Cuestiona el sentido de responsabilidad en la IA y la posibilidad de un diálogo genuino entre un creador de IA y su audiencia. También se pregunta cómo las personas interpretarán música cuyos patrones de desarrollo no pueden predecir. Resser argumenta que no se trata solo de nuestra preparación para la música con IA, sino también de lo que le enseñamos a la IA. Destaca las diferencias en los procesos de toma de decisiones entre humanos e IA, enfatizando la importancia de la empatía y el factor social. Stanislav Butovsky cree que la capacidad de pensar creativamente, fantasear, desviarse de los patrones y evocar emociones son las habilidades clave que distinguen a los músicos humanos de la IA. Argumenta que las máquinas, incluso aquellas capaces de combinar armónicamente notas y arreglar composiciones, operan según algoritmos preprogramados y carecen de la capacidad de imaginación y creatividad.

Si bien la IA continúa evolucionando en su capacidad para generar música, el consenso entre los expertos sugiere un futuro en el que la IA y los compositores humanos trabajen en sinergia. La IA puede servir como una poderosa herramienta para la inspiración, la generación de ideas y la creación de música de fondo, mientras que los compositores humanos conservan su capacidad única de infundir música con emoción, creatividad y contexto cultural. El futuro de la música probablemente implicará una relación simbiótica entre el arte humano y la inteligencia artificial, empujando los límites de la expresión musical de maneras nuevas y emocionantes. La clave será aprovechar el poder de la IA preservando los elementos humanos esenciales que hacen de la música una forma de arte profunda y significativa.